当我们创立 Botpress 时，让自主智能体实际参与企业业务流程还只是一个假设。技术尚未成熟，工具也不够完善。即使是现在，大多数智能体框架一旦超出脚本化流程或简单的工具调用封装，也会出现问题。
自那以后，情况发生了变化。底层模型得到了提升，大型语言模型（LLM）带来了新的推理和抽象能力。但仅靠模型本身，无法让智能体在生产环境中稳定运行。一直缺失的（也是我们过去几年专注打造的）是介于原始模型与真实业务系统之间的基础设施层。
Botpress 刚刚完成了 B 轮融资，筹集了 2500 万美元，以继续扩大我们的工作规模。
我们多年来一直致力于解决的问题
在生产环境中运行的智能体，需要的不仅仅是一个 LLM 的提示窗口。它们需要记忆、工具编排、安全的执行环境、对多步流程的可靠推理、一致的运行时行为，以及能够输出可集成到实际系统中的结构化结果。它们还需要能够独立运行，而不是事后拼接上脆弱的编排层。
这正是我们在 Botpress 所构建的平台。平台包括：
- 每个已部署智能体都配备的完全隔离运行时，确保平台升级过程中的稳定性。
- 定制的推理引擎，负责推理、工具使用、代码执行和多轮编排。
- 安全的代码执行层，使智能体能够动态编写和执行代码，同时保障系统安全。
- 为文件、表格、工作流、对话和用户设计的结构化基础组件，让开发者能够构建远超简单问答的智能体。
- 让开发者能够自信发布智能体的部署流水线，确保每个版本都隔离且可复现。
这不是理论上的路线图。基于这套定制推理引擎构建的 Botpress 智能体已上线一年多，覆盖多个行业，累计执行数百万次。在用户可能还在本地开发服务器上搭建智能体的时间里，他们已经在 Botpress 上快速构建并上线了智能体。
但这里的核心并非效率提升，而是这种优势会随着时间不断积累。随着 Botpress 智能体在真实环境中运行、对话和工作，用户可以监控其行为，并通过自然语言反馈，轻松调整不理想的决策或结果。换句话说，智能体会不断优化。智能体部署时间越长，不仅能受益于更好、更高性价比的语言模型，还能持续吸收你为其提供的专属、行业和企业定制反馈。
市场正在迎头赶上
如今，大多数软件公司仍在界面层面尝试 AI。很少有公司专注于解决让智能体大规模稳定运行所需的基础设施问题。这正是 Botpress 所专注的领域。我们有意避开了追求快速演示或表面产品发布，而是深耕于支撑真实部署的基础性工作。
过去一年，我们看到客户从试验阶段转向全面部署。最初的早期用户多为规模较小、风险承受能力较高的公司。但随着基础设施趋于稳定，安全措施不断完善，我们也看到更多保守行业和大型企业开始采用。
截至目前，Botpress 用户遍布 190 多个国家。每个季度，进入生产环境的智能体数量都在增长。这轮融资并不是转折点，而是让我们能够继续扩大已有的成功。
本轮融资将助我们实现的目标
这笔资金将帮助我们在多个与产品驱动战略直接相关的方向上扩展：
- 持续打造更深层的平台基础组件，让智能体更强大、更易控、更具扩展性。
- 扩展面向开发者的 SDK 和工具，方便团队将 Botpress 集成到现有系统中。
- 通过提升可视化工作室，支持技术和非技术团队，同时保留完整的编程控制能力。
- 拓展全球覆盖和基础设施，以满足北美、欧洲、拉丁美洲和亚洲日益增长的需求。
Botpress 同时支持无代码和专业代码开发，因为真实部署既需要灵活性，也需要可控性。部分客户从预设模板和简单流程入手，另一些则深度集成后端系统，为复杂流程打造高度定制的智能体。
你可能已经注意到，在这个日益拥挤的领域，无代码工具和依赖开发者的工具之间存在明显分界。在支持各行业数百个生产部署的过程中，我们发现最成功的部署都为所有相关方参与智能体生命周期提供了明确途径。这不仅仅是表面上的参与：如果没有清晰的方式，让团队成员以符合团队现有工作方式的方式影响智能体行为或结果，智能体项目注定失败。
这一切的未来走向
未来十年，AI 智能体将取代整个类别的软件。许多目前需要定制代码或人工操作的任务，将由能够推理、行动和适应不同业务领域的系统自动完成。这一转变的市场空间巨大，因为相关问题几乎涉及企业内部的每一个运营系统。
我们在 Botpress 的使命，是持续打造让这一转变成为可能的智能体平台——不仅仅是原型，而是团队可以信赖的稳定基础设施。
感谢所有用户、开发者、客户和合作伙伴，是你们让平台发展到今天。未来的工作依然艰巨，但我们已经拥有了资源、团队和基础，可以将产品扩展到我们所看到的广阔机遇中。
—— Sylvain
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